Beginn: Ab sofort
Art der Arbeit: Theoretisch, Experimentell, Studienarbeit, Masterarbeit
Ansprechpartner: Mohamed Amine Mejri
Die Fahrzeuglokalisierung ist ein wesentlicher Bestandteil des automatisierten Fahrens, bei dem verschiedene Verfahren zum Einsatz kommen. Allerdings stellt die Robustheit jedes einzelnen Ansatzes eine große Herausforderung dar. Diese soll durch Sensordatenfusion ausgeglichen werden, indem mehrere Verfahren kombiniert werden, um Redundanz und Robustheit der Lokalisierung zu erhöhen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Unsicherheiten der einzelnen Lokalisierungsansätze zu modellieren sowie verschiedene Kalman-Filter-basierte Verfahren zur Sensordatenfusion zu untersuchen.
Die Arbeit umfasst folgende Aufgabenbereiche:
Literaturrecherche zu Unsicherheitsmodellierung und Sensordatenfusion
Implementierung an Versuchsfahrzeugen in einer realen Umgebung
Untersuchung und quantitative Evaluierung der Ergebnisse
Gute Programmierkenntnisse und Interesse an angewandter Mathematik
Analytisches Denkvermögen und ein hohes Maß an Lernbereitschaft
Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Eigeninitiative